基于改进二次相关算法的声源定位仿真研究

基于广义相关时延算法的被动声源定位技术,其定位精度随着声源信号信噪比的降低而大幅下降,且易受噪声和混响等因素影响。针对此问题,该文提出了一种改进的二次相关时延算法,该算法引入了最小均方差（LMS）自适应滤波器作为前端处理以获得高质量的信号,并将信噪比作为控制参数对二次相关函数进行高次方运算,使二次相关函数峰值锐化,以提高当前广义二次相关算法的精度和鲁棒性。通过MATLAB进行不同信噪比环境下实验仿真,结果表明,该改进算法在低信噪比环境下能获得更精确的时延估计,进而有效提高了声源定位精度。     

基于RLS的二次加权相关时延估计算法

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入RLS算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快的收敛速度;另一方面借鉴广义互相关的思路,引入加权函数,并且采用二次加权方式,提高时延估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于RLS的二次加权相关时延估计法使谱峰更加尖锐,抑制了噪声的影响,提高了估计的精度。     

基于广义二次相关的稀疏傅里叶变换时延估计算法

针对无源时差定位中的稀疏傅里叶变换时延估计算法在低信噪比条件下的抗噪性差和估值精度低等问题,提出了广义二次相关稀疏傅里叶时延估计算法。算法在对信号进行稀疏傅里叶变换的基础上,融合利用最小二乘拟合改进的广义二次相关算法,在对信号进行快速处理的同时抑制了噪声的干扰,使得时延估计算法的性能得到提高。仿真实验以及对实测数据的验证均表明改进算法具有较好的抗噪性以及时延估值精度。     

基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

针对低信噪比情况下的时延估计,将二次相关( SC)时延估计与经验模态分解( EMD)算法结合,提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择,将倒谱法和谱减法相结合,提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优,更能锐化二次相关峰值;在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下,分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。     

相关峰插值的二次相关锐化时延估计方法

时延估计作为一种目标定位技术广泛应用于各种领域,而其估计精度却会受到各种因素的影响,使得定位的准确度受限。因此,本文主要针对采样率受限和噪声影响等问题,提出了一种高精度的时延估计方法。它以相关峰精确插值法为基础,利用二次相关和希尔伯特差值进行改进。仿真结果表明,该法不仅可以在已有采样率的基础上提高相关函数的分辨率,而且还具有较强的抗噪声性能和峰值检测能力。它在高信噪比环境下可以得到相当精确的时延值,在低信噪比环境下时延估计性能改善显著。因此,本文所提的算法是一种能精确进行时延估计的有效方法。      

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法。首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因。然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能。仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能。     

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能.     

基于二次相关的时延估计方法研究

针对无源定位中时延估计的问题,在研究二次相关法时延估计的基础上,结合希尔伯特变换,提出了一种新的时延估计方法。该方法对二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在更低信噪比下取得更高的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

基于广义互相关算法的时延估计研究

声源定位通常是利用传声器阵列的到达时间差实现,时延估计算法的精度和鲁棒性对于定位结果非常重要。对时延估计中最常用的广义互相关法进行了详细研究,取不同的加权函数进行仿真,比较分析了仿真结果,并引入语音增强中的谱减法作为预处理环节,对传统的广义互相关法进行了改进。结果表明,新方法能满足噪声环境下的要求。     

基于SC-FDMA系统的噪声估计算法研究

为了提高单载波频分多址接入(SC-FDMA)系统的性能,一种简单且有效的基于探测参考信号(SRS)的噪声估计算法是必要的.针对传统基于离散傅里叶变换(DFT)算法的缺陷,提出了一种改进的基于DFT的算法.另外,在该改进的基于DFT的算法的基础上,又通过增加汉宁窗进行修正,减小了高信噪比下信号能量的泄露.仿真结果表明,在低信噪比下,改进的基于DFT的算法的性能相比传统的算法性能上有4 dB的改善.但是,在高信噪比下,改进的基于DFT的算法的性能逐渐变差,而通过添加汉宁窗却能修正这一缺陷,使其性能得到至少4 dB的改善.     

一种基于改进AMDF的时延估计方法

两路传感器接收信号的时延估计是时间到达差(TDOA)定位中需要解决的首要问题。多途效应是影响时延估计性能的重要因素。提出一种基于改进平均幅度差函数（AMDF）的时延估计方法,通过对信号进行多帧延拓与叠加,提高对多途效应的抑制能力。同时,结合广义互相关方法降低算法的噪声敏感性。仿真结果表明,该算法时延估计结果与传统方法相比具有更小的误差和更高的稳定性。     

A new correntropy based TDE method under <Emphasis Type="Italic">α</Emphasis>-stable distribution noise environment

This paper presents a robust time delay estimation algorithm for the α-stable noise based on correntropy. Many time delay estimation algorithms derived for impulsive stable noise are based on the theory of Fractional Lower Order Statistics (FLOS). Unlike previously introduced FLOS-type algorithms, the new algorithm is proposed to estimate the time delay by maximizing the generalized correlation function of two observed signals needing neither prior information nor estimation of the numerical value of the stable noise’s characteristic exponent. An interval for kernel selection is found for a wide range of characteristic exponent values of α-stable distribution. Simulations show the proposed algorithm offers superior performance over the existing covariation time delay estimation, least mean p-norm time delay estimation and achieves slightly improved performance than fractional lower order covariance time delay estimation at lower signal to noise ratio when the noise is highly impulsive     

基于重复序列DFT信噪比估计的频域均衡技术

针对单载波频域均衡系统,提出一种基于重复序列 DFT 的信噪比估计算法,相比于传统的信噪比估计法性能改善明显,尤其在信噪比为 20 dB 时,信噪比标准差仅为传统相关法的 23.2%。基于该算法的频域均衡技术,相比于传统技术,在误帧率为 1e-3 时有 0.06 dB 的信噪比增益。同时,系统误帧率随平均导频块数增加而减小并趋于稳定,为兼顾误帧率与时延、存储间的关系,信道估计平均导频块数设计为八个,相比于更多数据块仅有 0.02dB 的性能损失。     

基于激光多普勒测速雷达自相关检测算法研究

为提高车载激光多普勒测速低信噪比时的测速精度,同时保持较好的实时性,基于自相关检测算法在车载激光多普勒测速中的应用进行了理论与实验研究.从速度估计的克拉美罗下限(CRLB)出发,将自相关后信噪比与采样点数的关系和频域内信噪比估计相结合;不同原始信号的信噪比,可以选取最优重数和采样点数以便对信号进行自相关处理,从而减小计算量,实现系统信噪比和探测概率的提高.仿真和实验结果表明,在信噪比不低于-10 dB时,二重自相关可以使系统速度估计精度接近CRLB.     

OFDM系统中基于SNR估计的改进DFT信道估计算法

为提高目前无线通信系统中正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术下的信道估计性能,分析了基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的信道估计算法存在的缺陷.针对传统DFT信道估计算法没有考虑循环前缀内噪声的...     

低频多跳天波时延估计算法比较

低频天波传播时延的准确预测对其在远程导航授时中的应用潜力挖掘具有重要意义. 为了获得地-电离层波导中低频多跳天波模式的传播时延特性,同时验证典型多径时延估计算法在不同信道环境下的作用性能,文中首先采用时域有限差分(finite-difference time-domain, FDTD)电磁计算方法对不同电离层反射情况下的距发射台400 km处地面接收的低频天地波耦合总场进行正演预测,然后分别基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)/快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform, IFFT)频谱相除、多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计(estimating signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)三种算法对电磁场数值预测结果进行后处理,解耦得到不同模式（地波、一跳天波、二跳天波、三跳天波及四跳天波）的时延,并在此基础上分析比较了无噪声和信噪比(signal-noise ratio, SNR)为0 dB、?5 dB以及?10 dB情况下三种算法对多跳天波的时延估计结果. 结果表明,波跳次数越高,算法的检测能力越差. 对于文中所模拟的信道条件,在弱噪声（SNR=0 dB）、电离层强反射时,FFT/IFFT算法结果精度最高,时延误差不超过400 ns;而在强噪声（SNR= ?10 dB）、电离层弱反射时,ESPRIT算法稳定性最好,误差范围在5 μs以内.